Leonard Schmedding von Everlast AI hat ein sehenswertes Ranking veröffentlicht: 14 Geschäftsmodelle, mit denen man heute mit Künstlicher Intelligenz Geld verdienen kann – ehrlich sortiert von Flop bis Top. Die Einordnung ist praxisnah, klar begründet und auf den deutschsprachigen Markt gemünzt. Wir nehmen sie zum Anlass, dieselben 14 Wege noch einmal durch eine zweite Brille zu betrachten: die der digitalen Souveränität und der ehrlichen Machbarkeit für den Mittelstand. Wichtig vorweg: Dem Ranking fehlt nichts – es beantwortet seine Frage („Womit lässt sich Geld verdienen?") vollständig. Wir stellen nur eine zweite Frage daneben: „Und wem gehören dabei die Daten?" Es ist derselbe Gegenstand, nur ein anderer Blickwinkel – und das Ergebnis ist erstaunlich oft Zustimmung, an einigen Stellen aber eine andere Gewichtung.

1. Worum es im Original geht

Das Video „Die 14 Wege mit KI Geld zu verdienen (auch als absoluter Anfänger)" (31:44 min, veröffentlicht am 6. Juni 2026) stammt von Leonard Schmedding, Mitgründer von Everlast AI – nach eigener Darstellung der führende deutschsprachige YouTube-Kanal zu KI im Geschäftskontext und zugleich eine der marktführenden KI-Beratungs- und Implementierungsagenturen im DACH-Raum, staatlich zugelassener Bildungsträger inklusive. Diese Praxis-Perspektive merkt man dem Beitrag an: Statt vager „Passiv-Einkommen"-Versprechen bewertet Schmedding jedes Modell entlang von drei nüchternen Achsen – Profitabilität, Konkurrenzsituation und Langlebigkeit.

Das ist die Stärke des Videos, und es ist fair, das vorab zu würdigen: Wer wissen will, womit sich im KI-Dienstleistungsmarkt 2026 tatsächlich Geld verdienen lässt, bekommt hier eine ungeschönte, erfahrungsgesättigte Landkarte. Genau deshalb lohnt es sich, sie ernst zu nehmen – und weiterzudenken.

---

2. Schmeddings Einordnung im Überblick

Schmedding rankt nicht streng von 1 bis 14, sondern sortiert die Modelle in vier Stufen. Zusammengefasst:

• Top: KI-Beratung & Audits · KI-App-Entwicklung · Corporate-LLM-Setups · KI-Videoerstellung · Personal-AI-Assistants für Geschäftsführer
• Gut: KI-Voice-Agents · RAG- & Wissensmanagement-Systeme · Workflow-Automatisierung · (Bonus) Microsoft-Copilot-Tuning
• Mittel: KI-Copywriting · KI-Webdesign
• Flop: Faceless YouTube-/TikTok-Kanäle · KI-Trading-Bots · KI-E-Commerce-Shops · Website-Chatbots

Wer genau hinsieht, erkennt ein Muster: Schmeddings „Top"-Liste deckt sich fast deckungsgleich mit dem eigenen Angebotsportfolio von Everlast (KI-Beratung über kiberatung.de, eine Agentic-Coding-Masterclass, die KI-Videoagentur „Cinetic AI", eine Partnerschaft im Corporate-LLM-Bereich). Das ist kein Vorwurf – im Gegenteil: Wer ein Geschäftsmodell selbst täglich umsetzt, kann es am glaubwürdigsten beurteilen. Man sollte die Liste nur als das lesen, was sie ist: die sehr fundierte Sicht eines Anbieters, der genau diese Spitzen-Modelle verkauft. Eine zweite, unabhängige Perspektive schadet da nicht.

---

3. Die zweite Brille: zwei zusätzliche Achsen

Schmeddings drei Achsen bewerten ein Geschäftsmodell aus Sicht des Anbieters: Was bringt es mir, wie viele machen es schon, wie lange trägt es? Das ist vollständig und richtig – für die Frage „Womit verdiene ich Geld?". Wir legen zwei weitere Achsen daneben, die aus Sicht des deutschen Mittelstands und aus FL-Pro-Perspektive den Ausschlag geben. Sie ersetzen Schmeddings Blick nicht, sie schauen nur von der anderen Seite auf dieselben 14 Modelle:

Achse 1 – Souveränität & Datenhoheit. Schafft das Modell Wert auf einer Infrastruktur, die der Kunde selbst kontrollieren kann – oder vertieft es die Abhängigkeit von US-Frontier-Tools? Das ist 2026 keine ideologische Frage mehr, sondern eine Risiko-Frage. Und sie ist feiner, als sie klingt: Die „EU-Region" eines US-Anbieters (AWS, Google, Microsoft) liegt zwar physisch in Europa, unterliegt aber als US-Konzern weiterhin dem US CLOUD Act – also potenziellem US-Behördenzugriff. Daten-residenz (Serverstandort) ist damit nicht dasselbe wie Daten-souveränität (Schutz vor fremdem Zugriff). Die Datenhoheit reicht von „US-Cloud (nur bedingt DSGVO-konform)" über die „EU-Region eines US-Anbieters" und die echte „Sovereign Cloud" europäischer Betreiber bis zu „On-Premise / lokales Modell – kein Byte verlässt das Haus, konform by design". Und es gibt inzwischen ernstzunehmende europäische Bausteine: Mistral (Large 3 / Medium 3.5, DSGVO-konform hostbar, 30–50 % günstiger als die US-Anbieter), das Fraunhofer-Projekt OpenGPT-X / Teuken-7B (auf allen 24 EU-Amtssprachen, on-prem einsetzbar), Aleph Alpha sowie lokale Engines wie Ollama.

Achse 2 – Ehrliche Einsteiger-Machbarkeit. Der Titel verspricht „auch als absoluter Anfänger". Diese Versprechung halten wir gegen die Realität jedes einzelnen Modells. Denn die wahrhaftig profitablen Wege verlangen fast durchweg echte Fachtiefe – das ist kein Widerspruch zu Schmedding, aber eine Präzisierung, die Einsteiger vor Frust bewahrt.

Dazu kommt ein Punkt, der bewusst jenseits der reinen Geschäftsmodell-Frage liegt – und den Schmedding für seinen Zweck zu Recht nicht vertieft: die Compliance. Ab dem 2. August 2026 greift Artikel 50 des EU AI Act – Chatbots und Voice-Agents müssen offenlegen, dass man mit einer KI spricht. Die Hochrisiko-Pflichten (Annex III) wurden per „Digital Omnibus" voraussichtlich auf Dezember 2027 verschoben, doch die Transparenzpflicht ist real und trifft gleich zwei Modelle der Liste.

---

4. Die 14 Wege, neu gewichtet

Die folgende Tabelle stellt Schmeddings Stufe unserer Gewichtung gegenüber. „Souveränität" beurteilt, wie gut sich das Modell auf eigener bzw. europäischer Infrastruktur umsetzen lässt.

*Stern = grundsätzlich Top-Potenzial, aber mit Souveränitäts- oder Machbarkeits-Vorbehalt (siehe unten).

---

5. Wo wir zustimmen – und wo wir anders gewichten

Die unscheinbaren Gewinner: RAG, Wissensmanagement und Automatisierung

Schmedding ordnet RAG-/Wissensmanagement-Systeme und Workflow-Automatisierung als „gut" ein. Aus Souveränitäts-Sicht sind das die beiden stärksten Modelle der ganzen Liste – wir heben sie nach oben. Der Grund: Beide lassen sich vollständig auf eigener Infrastruktur umsetzen. Eine Vektordatenbank mit lokal laufendem Embedding-Modell, ein selbstgehostetes n8n hinter dem eigenen Reverse-Proxy – hier verlässt kein sensibles Dokument das Haus. Sie sind das Fundament, auf dem alle anderen Projekte aufsetzen (auch ein Voice-Agent braucht zuerst aufbereitetes Wissen), sie altern langsam, und die Automatisierung ist zugleich der ehrlichste Einsteigerpfad: ein einziger Nischen-Workflow, beim ersten Kunden mühsam, danach beliebig replizierbar. Genau das ist die FL-Pro-Kernlane.

Corporate-LLM-Setups: richtig erkannt, aber souverän zu Ende gedacht

Hier sind wir uns mit Schmedding einig, dass dies ein Top-Modell ist – und ergänzen den entscheidenden Halbsatz. Schmedding rahmt das sichere Unternehmens-Workspace „DSGVO-konform" über eine Partnerlösung mit US-Frontier-Modellen. Souverän zu Ende gedacht heißt aber: Das eigentliche Differenzierungsmerkmal im deutschen Markt ist die Möglichkeit, europäische oder lokale Modelle (Mistral, OpenGPT-X) und eine mandantenfähige, DSGVO-feste Architektur anzubieten – statt nur einen hübschen Wrapper um ein US-Modell. Wer das kann, hat genau den Vorsprung, den Schmedding völlig zu Recht als „in den USA gar kein Thema" beschreibt.

Die US-Tool-Abhängigkeit der „Top"-Modelle

Drei von Schmeddings Top-Modellen – KI-App-Entwicklung, Personal-AI-Assistants und in Teilen die Videoerstellung – sind hochprofitabel, stehen aber technisch auf US-Frontier-Tools (Claude Code, Codex, Antigravity, Frontier-Videomodelle). Das ist kein Ausschlusskriterium, aber ein Sternchen:

• KI-App-Entwicklung über Agentic Coding ist real lukrativ. Doch Claude Code und Codex routen Daten standardmäßig in die USA. Und der naheliegende Ausweg – diese Modelle über AWS Bedrock oder Google Vertex AI in einer EU-Region zu betreiben – schafft nur Daten-residenz, nicht Daten-souveränität: AWS und Google sind US-Konzerne und unterliegen dem US CLOUD Act, der US-Behörden den Zugriff auf die Daten erlauben kann – unabhängig davon, wo der Server physisch steht. Echte Souveränität entsteht erst mit europäischen Anbietern oder selbst gehosteten Modellen (Mistral on-premise, OpenGPT-X, Ollama). Für unkritische Projekte ist das egal – für Mittelständler mit sensiblem Code ist es genau der Unterschied, den man kennen und einpreisen sollte.
• Personal-AI-Assistants für Geschäftsführer sind ein faszinierender, noch leerer Markt. Aber Schmeddings eigenes Beispiel – Claude Code auf einem VPS, der per Telegram/Teams Zugriff auf die Unternehmensinfrastruktur bekommt – ist sicherheitstechnisch genau die Stelle, an der Sandbox, Least-Privilege und im Idealfall ein souveränes Modell den Unterschied zwischen „genial" und „Datenschutz-Albtraum" machen. Top-Potenzial, ja – aber nur mit sauberem, souveränem Setup.
• KI-Videoerstellung ist als Geschäft stark (vier- bis sechsstellige Filmbudgets, dünne Konkurrenz). Mit Souveränität hat es allerdings wenig zu tun; es ist im Kern eine Kreativagentur mit KI-Werkzeugen. Wir stufen es eine Stufe herab – nicht weil es schlechter verdient, sondern weil es außerhalb der Mittelstands-Souveränitäts-These liegt und hohe kreative Fachtiefe verlangt.

KI-Beratung: stärkstes Argument, ehrlichste Einschränkung

Schmeddings bestes Argument im ganzen Video betrifft die KI-Beratung: Unternehmen holen sich Berater nicht nur für das beste Wissen, sondern um Verantwortung auszulagern – ein Bedarf, der auch dann bleibt, wenn die KI selbst besser wird. Dem stimmen wir uneingeschränkt zu. Unsere einzige Ergänzung ist eine doppelte Realitätsprüfung: Erstens ist der Markt der generalistischen „KI-Agenturen" 2026 alles andere als leer – in Deutschland planen zwar rund 78 % der Unternehmen KI-Investitionen, aber nur 12 % wissen, wie; diese Lücke ist die Chance, doch sie zieht entsprechend viele Anbieter an. Schmeddings „Konkurrenz gering" gilt nur für echte Nischen mit echtem Handwerk. Zweitens ist das gerade kein Einsteigermodell: Es verlangt Vertrauen, Vertriebsstärke und Tiefe – die „absoluter Anfänger"-Verheißung des Titels trägt hier am wenigsten.

Voice-Agents und Chatbots: dazu kommt der AI Act

Voice-Agents (Schmedding: „gut") bewerten wir genauso – mit zwei Ergänzungen. Die Telefoniedaten sind hochsensibel, weshalb eine EU-/selbstgehostete Sprachverarbeitung (Speech-to-Text und Text-to-Speech) kein Nice-to-have ist. Und ab August 2026 gilt die AI-Act-Transparenzpflicht: Der Anrufer muss erfahren, dass er mit einer KI spricht. Wer das von Anfang an sauber baut, hat – wie Schmedding zu Recht sagt – wenig ernstzunehmende Konkurrenz, weil viele Anbieter schon an DSGVO scheitern. Dieselbe Transparenzpflicht macht die ohnehin schwachen Solo-Website-Chatbots (zu Recht „Flop") noch unattraktiver; ihren einzigen sinnvollen Platz haben sie eingebettet in ein Corporate-LLM – auch das sieht Schmedding richtig.

Microsoft-Copilot-Tuning: kurzfristig lukrativ, strategisch ein Bumerang

Schmeddings Bonus-Tipp ist datenseitig gut belegt: Microsoft 365 Copilot hat zwar Millionen bezahlte Seats, aber die tatsächliche Nutzung liegt bei nur rund 36 % – die Lücke zwischen „gekauft" und „genutzt" ist exakt die Beratungschance. Trotzdem stufen wir das Modell auf „mittel" herab: Jede Copilot-Optimierung vertieft die Abhängigkeit vom US-Ökosystem Microsoft – das genaue Gegenteil von Souveränität. Als schneller Umsatz okay; wer seine Kunden ernst nimmt, denkt eine europäische Ausstiegsoption gleich mit.

Die klaren Flops – volle Zustimmung

Bei Faceless-Kanälen, Trading-Bots, KI-E-Commerce für Quereinsteiger und Solo-Chatbots gibt es nichts zu relativieren: Schmeddings Flop-Urteile sind richtig. Geringe Marge, brutale Konkurrenz aus Asien bzw. von Plattform-Giganten, keine eigene Marke, keine Datenhoheit, keine Langlebigkeit. Finger weg – dem ist nichts hinzuzufügen.

---

6. Das Fazit aus zwei Perspektiven

Für den deutschen Mittelstand lassen sich daraus drei nüchterne Empfehlungen ableiten:

1. Fang beim Fundament an. Datenaufbereitung (RAG) und Automatisierung sind die unspektakulärsten, aber souveränsten und einsteigerfreundlichsten Wege – und die Basis für alles Weitere.
2. Bau souverän, wo es zählt. Bei allem, was sensible Daten berührt – Voice-Agents, Personal-Assistants, Corporate-LLM – entscheidet die Architektur (EU-/lokale Modelle, Sandbox, On-Premise) über Wert und Risiko. Das ist verkaufbar als Vorsprung, nicht als Kostenfaktor.
3. Nimm die Einsteiger-Verheißung mit Augenmaß. Die Top-Modelle verdienen top, weil sie Fachtiefe verlangen. „Auch als absoluter Anfänger" stimmt für den Einstieg (Automatisierung, Webdesign) – nicht für die Königsklasse.

Schmeddings Video bleibt eine klare Empfehlung – ihm fehlt nichts, es beantwortet seine Frage vollständig. Es zeigt ehrlich, wo das Geld ist. Wir legen nur einen zweiten Blick daneben: wo davon das Geld liegt, das man auch in fünf Jahren noch souverän in der Hand hält.

---

Quelle / Ursprung dieses Beitrags: Leonard Schmedding (Everlast AI): „Die 14 Wege mit KI Geld zu verdienen (auch als absoluter Anfänger)" – YouTube, 6. Juni 2026.

Weiterführende Belege (Stand 23. Juni 2026): Souveräne EU-LLMs 2026 (Mistral, Teuken/OpenGPT-X) · On-Premise-LLM & DSGVO-Guide · Claude Enterprise: EU-Datenresidenz nur via Bedrock/Vertex · Microsoft-365-Copilot-Adoption 2026 · EU AI Act – Transparenzpflicht ab August 2026 (Art. 50) · KI-Markt & Agentur-Sättigung Deutschland

---

▶ Das Original-Video

Die 14 Wege mit KI Geld zu verdienen — Leonard Schmedding (Everlast AI)

Nicht das gesperrte Modell ist die eigentliche Nachricht – sondern die Richtung dahinter: Die USA machen Frontier-KI zur Staatssache.

Wenn die USA ihre KI verstaatlichen: die Fable-5-Sperre ist erst der Anfang

Nicht das gesperrte Modell ist die eigentliche Nachricht – sondern die Richtung dahinter: Die USA machen Frontier-KI zur Staatssache.

Und Europas Wirtschaft hängt mit voller Wucht daran. Am 12. Juni 2026 zwang eine US-Exportkontroll-Direktive Anthropic, seine stärksten Modelle Fable 5 und Mythos 5 für sämtliche Nicht-US-Bürger abzuschalten – über Nacht, mit Verweis auf die nationale Sicherheit. Den Anstoß zu dieser Einordnung gab eine Analyse des KI-Beraters Leonard Schmedding; die hier genannten Entwicklungen haben wir an öffentlichen Quellen geprüft (siehe unten).

Das eigentliche Thema: KI wird Staatssache

Die zentrale These ist unbequem, aber sie ist längst keine reine Spekulation mehr: Die USA behandeln führende KI zunehmend als nationales Sicherheitsgut – und greifen nach Kontrolle. Exportkontrollen sind dabei nur der sichtbarste Hebel. Der zweite sind Eigentumsanteile.

Die Belege haben sich in wenigen Wochen verdichtet: Am 5. Juni 2026 erklärte Donald Trump öffentlich, seine Regierung prüfe staatliche Beteiligungen an führenden KI-Unternehmen – namentlich genannt wurden OpenAI und xAI. OpenAI selbst hatte bereits im April 2026 einen „Public Wealth Fund" vorgeschlagen, über den es Anteile an den Staat abtreten würde. Aus der anderen politischen Ecke kommt Druck von Bernie Sanders: Sein „American AI Sovereign Wealth Fund Act" verlangt eine einmalige 50-Prozent-Abgabe, zahlbar in Aktien – und nennt OpenAI, Anthropic und xAI. Wichtig zur Einordnung: Anthropic ist (anders als OpenAI/xAI) nicht Teil der Beteiligungsgespräche mit der Regierung; das Verhältnis gilt als angespannt. Formale Deals gibt es bislang keine – aber die Richtung ist von links wie rechts dieselbe.

Die ideologische Folie liefert Palantir-CEO Alex Karp in seinem Buch „The Technological Republic": Eine Technologie, die über künftige Machtverhältnisse entscheidet, gehöre zwangsläufig in den Dienst des Staates. Ob es exakt so kommt, ist offen. Dass die Tür weit offensteht, ist es nicht.

Warum das Europas Problem ist

Für europäische Unternehmen ist das keine US-Innenpolitik, sondern eine direkte Bedrohung der eigenen Handlungsfähigkeit. Denn der Kontinent läuft heute weitgehend auf amerikanischer KI. Wird dieser Zugang zum Instrument nationaler Interessen, dann gilt: Was unter staatlicher Kontrolle steht, kann priorisiert, rationiert oder gekappt werden – und zwar zuerst zugunsten amerikanischer und zulasten ausländischer Nutzer. Die Fable-5-Sperre hat genau das vorgeführt: Sie traf gezielt foreign nationals.

Wie ungleich das Kräfteverhältnis ist, zeigt eine einzige Zahl: Nur rund 5 Prozent des globalen KI-Computes stehen in der EU – die USA stellen mit 74 bis 80 Prozent etwa die 17-fache Kapazität. Und die Unternehmen ahnen die Gefahr: Laut der Lünendonk-Studie „Digitale Souveränität – Vom Risiko zur Resilienz" halten 83 Prozent einen „Kill-Switch" durch einen US-Anbieter für realistisch – aber nur 57 Prozent haben eine belastbare Exit-Strategie. Genau diese Lücke entscheidet, wer im Ernstfall arbeitsfähig bleibt.

Das Signal: die Sperre von Fable 5 und Mythos 5

In dieses Bild fügt sich die Sperre nahtlos ein. Fable 5 war kurz das Beste, was verfügbar war – und dann, per Exportentscheidung, für alle Nicht-US-Nutzer weg. Auslöser war laut US-Regierung ein als sicherheitskritisch eingestufter Jailbreak (kolportiert wird ein chinesischer Zugriff); Anthropic hielt das Vorgehen für überzogen und widersprach öffentlich – musste die Modelle aber abschalten. Die Lehre bleibt dieselbe, egal wie man den Einzelfall bewertet: Uneingeschränkter Zugang zu Spitzen-KI war ein Zustand, kein Naturgesetz. Er kann jederzeit enden – ohne Vorwarnung, ohne Mitspracherecht der europäischen Anwender.

Vom Konsumgut zum Staatsinteresse

Dahinter steckt ein Bruch mit der libertären Gründerphilosophie des Silicon Valley. Die Phase, in der Technologie vor allem als „ephemeres Konsumgut" im Abomodell gedacht wurde, geht laut Schmedding zu Ende. KI rückt in dieselbe Kategorie wie Energie oder Rüstung: zu wichtig, um sie dem freien Markt zu überlassen. Für Nutzer außerhalb der USA heißt das: Im Konflikt zwischen kommerzieller Verfügbarkeit und nationaler Sicherheit verliert die Verfügbarkeit.

Das chinesische Gegenmodell – ein Ausweg, wenn Europa selbst hostet

Hier wird es scheinbar paradox: Ausgerechnet China, der Staat, der seine Technologie sonst straff kontrolliert, stellt viele seiner stärksten Modelle frei zur Verfügung. DeepSeek, Alibabas Qwen, Zhipus GLM, Moonshots Kimi – sie erscheinen als Open Weights, zum Herunterladen und Selbst-Betreiben, ohne Schalter aus Washington. Während die USA ihre Frontier-KI einsperren, verschenkt China sie.

Ein echter Widerspruch ist das nur auf den ersten Blick. Beide betreiben Techno-Staatskunst – mit umgekehrten Hebeln. Die USA führen und nutzen Knappheit als Macht: kontrollieren, wer Zugang hat. China liegt am Frontier zurück (auch wegen der US-Chip-Exportkontrollen) und nutzt Allgegenwart als Macht: die Spitzentechnologie zur Massenware machen, den Vorsprung der US-Labore entwerten, globale Abhängigkeit von chinesischen Modell-Stacks aufbauen, Standards setzen. Eine US-Kongress-Kommission beschreibt genau das als industrielle Dominanzstrategie. „Offen" heißt dabei offene Gewichte – nicht offene Werte: staatliche Ausrichtung und Zensur sind eingebaut, im Inland bleibt die Kontrolle eng.

Für Europa liegt genau hier die Chance – sie hängt aber an einer Bedingung: dem Hosting. Bezieht man ein chinesisches Modell über dessen Cloud oder API, tauscht man nur die US- gegen eine chinesische Abhängigkeit. Lädt man dieselben offenen Gewichte herunter und betreibt sie selbst – lokal oder in einem europäischen Rechenzentrum –, wird daraus ein echter Ausweg: Ein Modell, das auf eigener Infrastruktur läuft, kann niemand aus der Ferne abschalten oder rationieren. Was bleibt, ist eine Wertefrage (staatlich geprägtes Training) – aber genau das Verfügbarkeits- und Kill-Switch-Risiko, um das es hier geht, ist damit gelöst. Entscheidend ist also nicht die Herkunft des Modells, sondern wo es läuft und wer es kontrolliert.

Intelligenz als kritische Infrastruktur

Jensen Huang (NVIDIA) spricht von „Intelligence Infrastructure" – KI als Grundressource wie Strom oder Wasser. Der Zukunftsforscher Sven Gábor Jánszky geht weiter: Zugang zu KI werde künftig zur Daseinsvorsorge zählen. Beides klingt nach Fortschritt – kippt aber ins Bedrohliche, sobald diese Infrastruktur einem fremden Staat gehört. Wer seine Prozesse tief in US-Cloud-Modelle gegossen hat, ohne autarke Alternative, ist dann nicht souverän, sondern abhängig.

Das Ende der billigen Tokens

Auch ökonomisch ist die heutige Bequemlichkeit nicht von Dauer. Die Analysten von SemiAnalysis haben nachgerechnet, wie stark die Endkundenpreise subventioniert sind: Ein Plan für rund 200 US-Dollar im Monat liefert real API-Tokens im Gegenwert von etwa 8.000 Dollar (Claude) bis 14.000 Dollar (ChatGPT) – eine 40- bis 70-fache Subvention. Diese Phase diente der Marktgewinnung; sie ist nicht haltbar. Wer Prozesse blind auf das heutige Token-Niveau kalkuliert, baut auf Sand.

Energie als Flaschenhals

Selbst ohne Politik gibt es eine harte Grenze: Energie. Huang nennt KI eine „Power Limited Industry" – die Rechenleistung ist an verfügbaren Strom gekoppelt. In Mangellagen wird der Staat priorisieren, im Zweifel zugunsten nationaler Sicherheit und zulasten privater, erst recht ausländischer Nutzer. Sperren wie bei Fable 5 sind damit kein Ausreißer, sondern strukturell angelegt.

Was das für den Mittelstand heißt

Die gute Nachricht: Abhängigkeit ist eine Entscheidung – und damit umkehrbar. Wer KI ernsthaft einsetzt, trifft eine Architekturentscheidung, keine Tool-Wahl. Drei Hebel:

• Lokale KI als Backup. Modelle, die offline laufen (etwa über Ollama), sichern Standardaufgaben – E-Mail-Zusammenfassungen, einfache Analysen – gegen jede Abschaltung von außen ab.
• Ein modell-agnostischer Workspace. Ein „Corporate LLM" bündelt US-Cloud, EU-gehostete Instanzen und lokale Modelle unter einer Oberfläche. Fällt ein Anbieter aus oder wird zu teuer, wechselt man das Modell per Klick – ohne Agenten-Logiken, Integrationen und Wissensmanagement zu verlieren.
• Modelle orchestrieren statt verschwenden. Nicht jede Trivialaufgabe braucht das Spitzenmodell. Kluge Lastverteilung zwischen Cloud und eigener Hardware senkt Risiko und Kosten zugleich.

Wer zuerst die eigene Abhängigkeit kartieren will, findet in einem KI-Fahrplan-Workshop den nüchternen Einstieg: Wo hängen wir an wem – und was wäre der Plan B?

Souverän bleiben – die Mittel gibt es

Die Konsequenz ist kein Tech-Pessimismus, sondern eine Aufgabe – und die nötigen Bausteine existieren längst. Ein modell-agnostisches Cockpit, das US-Cloud, EU-gehostete und lokale Modelle bündelt – DSGVO-konform, auf Wunsch on-premise –, gibt es heute von mehreren Anbietern (etwa Auxdata); die Übersicht souveräner Anbieter zeigt die Bandbreite. Entscheidend ist das Prinzip, nicht das Produkt: Fällt ein Anbieter weg, bleibt das aufgebaute Wissen – und man wechselt das Modell, statt von vorn zu beginnen.

Die vollständige Verstaatlichung der US-KI mag noch nicht beschlossen sein. Die Lehre aus Fable 5 ist es: KI ist kritische Infrastruktur – und kritische Infrastruktur überlässt man keiner fremden Regierung.

Quellen

• Anthropic — Statement zur Aussetzung von Fable 5 und Mythos 5
• CNBC — Anthropic disables access to Fable 5 and Mythos 5 (12.06.2026)
• TIME — Anthropic Pulls Its Most Powerful AI Models After U.S. Bars Foreign Access
• CryptoBriefing — US officials discuss government equity stakes in OpenAI and Anthropic
• MLQ — Trump-Administration und OpenAIs „Public Wealth Fund"
• CNBC — U.S. takes 10% stake in Intel (22.08.2025)
• Epoch AI — AI-Supercomputer-Leistung nach Ländern
• USCC — Two Loops: How China’s Open AI Strategy Reinforces Its Industrial Dominance (März 2026)
• Stanford HAI — China’s Diverse Open-Weight AI Ecosystem
• SemiAnalysis — Tokenomics Model
• Lünendonk — Digitale Souveränität: Vom Risiko zur Resilienz
• Auslöser: Leonard Schmedding (YouTube)

---

Quelle: Leonard Schmedding (YouTube)

OpenAI übernimmt das Kieler Startup Ona (ehemals Gitpod) — einer der größten deutschen Tech-Exits der letzten Jahre.

OpenAI kauft Ona (ex-Gitpod): Europas Agenten-Infrastruktur wandert nach San Francisco

OpenAI übernimmt das Kieler Startup Ona (ehemals Gitpod) — einer der größten deutschen Tech-Exits der letzten Jahre.

Der wohl wertvollste deutsche KI-Baustein der Agenten-Ära gehört damit bald einem US-Konzern — ein Lehrstück über europäische Souveränität, das unbequemer ist als die Erfolgsmeldung klingt.

Was passiert ist

OpenAI hat am 11. Juni 2026 angekündigt, das Kieler Unternehmen Ona zu übernehmen — bekannter unter seinem früheren Namen Gitpod. Es ist laut Gründerszene einer der größten deutschen Tech-Exits der letzten Jahre. Über den Kaufpreis schweigen beide Seiten; Branchenschätzungen (IDC) verorten Onas Jahresumsatz 2025 bei rund 7 Millionen Dollar. Der Deal ist noch nicht abgeschlossen, regulatorische Genehmigungen stehen aus. Mit dem Abschluss wechselt das gesamte rund 79-köpfige Team um Gründer und CEO Johannes Landgraf in OpenAIs Codex-Gruppe. Rund zwei Millionen Entwickler haben die Plattform bereits genutzt.

Warum OpenAI ausgerechnet Ona braucht

Der Zeitpunkt ist kein Zufall. OpenAIs Coding-Agent Codex zählt inzwischen fünf Millionen wöchentlich aktive Nutzer — ein Plus von 400 Prozent seit Jahresbeginn, von rund drei Millionen noch im April. Doch die wertvollsten Anwendungsfälle laufen nicht mehr in Minuten ab, sondern über Stunden oder Tage: komplexe Refactorings, mehrstufige Analysen. Ein Agent, der das leisten soll, darf nicht an ein zugeklapptes Laptop gebunden sein. Genau hier hatte OpenAI eine Lücke — und steckt im Kopf-an-Kopf-Rennen mit Anthropic, dessen Claude Code als wesentlicher Wachstumstreiber gilt. Beide haben bereits vertrauliche IPO-Unterlagen eingereicht. Wer das Enterprise-Geschäft gewinnen will, braucht nicht nur das beste Modell, sondern die Ausführungs- und Compliance-Schicht darunter. Selbst zu bauen hätte Monate gekostet — Zeit, die man gegen Anthropic nicht hat.

Was Ona kann — und warum das strategisch ist

Was als Ein-Klick-Cloud-IDE für GitHub begann, hat sich gewandelt: Im September 2025 benannte sich Gitpod in Ona um und positionierte sich neu als „KI-Software-Engineer". Das Produkt liefert sichere, dauerhaft laufende Cloud-Umgebungen, in denen KI-Agenten mit Zugriff auf Werkzeuge und Kontext arbeiten — und zwar innerhalb der Infrastruktur des jeweiligen Unternehmens. Onas Modell heißt „customer-controlled execution": Der Kunde behält die Kontrolle über Infrastruktur, Zugangsdaten und Logs, während der Anbieter die Intelligenz beisteuert. Genau das überzeugt Kundschaft mit hohen Compliance-Anforderungen — eine große US-Bank, europäische Pharmakonzerne, asiatische Staatsfonds.

Der Souveränitäts-Haken

Hier wird es unbequem. Onas „customer-controlled execution" ist im Kern dasselbe Prinzip, mit dem datensouveräne KI in Europa argumentiert: Daten und Schlüssel bleiben beim Anwender, die Kontrolle verlässt das Haus nicht. Eben dieser Baustein gehört künftig OpenAI. Und Ona ist kein Einzelfall: Nur wenige Wochen zuvor übernahm Mistral AI das Linzer Physics-AI-Startup Emmi AI — ebenfalls aus dem Portfolio des Wiener Wagniskapitalgebers Speedinvest. Dessen Chef Oliver Holle bringt die optimistische Lesart auf den Punkt: „Europäische Gründer bauen Technologien, die selbst die führenden KI-Unternehmen der Welt brauchen." Das stimmt — nur eben zur Hälfte: gebaut in Europa, kontrolliert anderswo. Europas Talent und Kapital liefern die strategisch unverzichtbaren Bausteine; die Wertschöpfung und die Kontrolle wandern ab.

Was das für den Mittelstand heißt

Am Tagesgeschäft ändert der Deal für deutsche Unternehmen zunächst wenig — an der Richtung viel. Wer Coding-Agenten wie Codex oder Claude Code im Betrieb einsetzt, sollte die Frage „Wo laufen meine Agenten, und wer hält eigentlich Zugangsdaten und Logs?" zur Architekturentscheidung machen, nicht zur Fußnote. Genau an diesem Punkt werden datensouveräne Backends — DSGVO-konform, Schlüssel beim Kunden — vom Nice-to-have zum Auswahlkriterium. Die Werkzeuge zu beherrschen ist das eine; zu wissen, wo die Kontrolle liegt, das andere. Europa kann die Bausteine bauen. Die eigentliche Aufgabe ist, sie auch zu behalten.

Die europäische Antwort: souverän bleiben mit Auxdata

Wer die Kontrolle nicht abgeben will, muss es auch nicht. Für genau dieses Bedürfnis — KI-Agenten produktiv nutzen, ohne Daten, Zugangsdaten und Logs aus der Hand zu geben — gibt es europäische Plattformen. Auxdata etwa verfolgt denselben Grundgedanken wie Onas „customer-controlled execution“, nur unter europäischer Kontrolle und DSGVO-konform: Modelle und Agenten laufen über ein datensouveränes Backend — mit Anonymisierung, abgestuften Datenschutz-Stufen und Audit-Trail, auf Wunsch auch on-premise im eigenen Haus. So lässt sich der Sprung in die Agenten-Ära mitgehen, ohne die strategische Kontrolle gleich mit nach San Francisco zu schicken.

Quellen

• OpenAI — OpenAI to acquire Ona
• CNBC — OpenAI to acquire Ona to support Codex
• Bloomberg — OpenAI to Acquire Cloud Platform Ona
• The Decoder — OpenAI buys Ona
• Ona — Gitpod is now Ona
• Mistral AI — Emmi joins Mistral
• business-punk.com — OpenAI schnappt sich Ona (Auslöser)

---

Präsentation

Quelle: business-punk.com + OpenAI/CNBC (eigene Recherche)

📄 Slide-Deck zum Beitrag: Präsentation (PDF)

Zwei Unternehmen, gleiche Größe, gleiches KI-Sicherheits-Projekt mit 320.000 € Volumen: das eine sitzt in Kiel und kassiert 231.000 € Zuschuss bis Ende 2029. Das andere sitzt in Frankfurt — und muss erst durch eine wöchentliche Lotterie. Im Mai 2026 entscheidet nicht mehr die Idee, sondern die Postleitzahl, ob ein KI-Vorhaben gefördert wird.

Die Frankfurter Lotterie

Hessen ist 2026 das Bundesland mit der härtesten Eintrittshürde — und der besten Kombi-Logik. Der DIGI-Zuschuss zahlt bis zu 10.000 € (50 % Quote), aber die WIBank vergibt nicht nach Schnelligkeit, sondern per wöchentlicher Zufallsauswahl. Und: ein Unternehmen kann den Zuschuss in seiner ganzen Geschichte nur einmal abrufen. Wer ihn für ein 5.000-€-Kleinprojekt verbrennt, schließt sich selbst aus.

Für ambitioniertere Projekte gibt es die Distr@l-Förderung mit bis zu 1 Mio. € — der nächste Stichtag ist der 05. Juli 2026. Der spannende Punkt: Hessen lässt im DIGI-Zuschuss als einziges Bundesland zu, dass KI-Komponenten und IT-Sicherheit in einem Antrag laufen — Hardware (z. B. KI-Firewall), Software-Lizenzen, Cybersecurity-Schulung und ISMS-Konzeption gehen gemeinsam durch.

→ Details: Hessen-Förderung im Förderkompass

Sachsen-Anhalt: das 80-Prozent-Stillschweigen

Während die meisten Mittelständler über regionale Programme reden, wird das wirksamste Instrument fast nie genannt: die BAFA-Beratungsförderung. Sie gilt bundesweit, aber die Quote ist regional gestaffelt. In den „neuen Bundesländern" — Sachsen-Anhalt, Sachsen, Thüringen, Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg, Berlin — gibt es 80 % Zuschuss (max. 2.800 €). Im Westen sind es nur 50 % (max. 1.750 €).

Für NIS-2-Audits, Risikoanalysen oder die Vorklärung eines KI-Use-Cases ist das ein nahezu vollständig fremdfinanzierter Einstieg. In Sachsen-Anhalt kombiniert das DIGITAL INNOVATION-Programm der Investitionsbank diese Beratung mit einem Wettbewerbsverfahren in Tranchen — Qualität schlägt Schnelligkeit, und die nächste Aufrufrunde sollte engmaschig beobachtet werden.

→ Details: Sachsen-Anhalt — DIGITAL INNOVATION + BAFA-Hebel

Schleswig-Holstein: das Mekka für KI-Startups

Im Norden zahlt die KI-Förderrichtlinie Startups 75 % und KMU 50 % — und sie läuft mit Planungssicherheit bis zum 31. Dezember 2029. Das ist im deutschen Vergleich beispiellos: kein anderes Bundesland gibt Gründern derzeit eine vergleichbare Mehrjahres-Perspektive.

Das oben skizzierte Szenario rechnet sich so: Ein Startup investiert 320.000 € in Plattform-Entwicklung und Markteinführung. Über die KI-Richtlinie (135.000 € auf 180.000 € Plattform-Volumen) und den EIK Seed-Bonus (96.000 €, gedeckelt) kommen 231.000 € Zuschuss zusammen. Der Eigenkapitalbedarf sinkt auf 89.000 €.

→ Details: Schleswig-Holstein — KI-Förderrichtlinie + EIK

Die teuerste Falle: „Standard ist keine Innovation"

Der häufigste Ablehnungsgrund bei Distr@l (Hessen), HighTech-Bonus (SH) und vergleichbaren Innovations-Programmen ist nicht der Antrag selbst — es ist der Innovationsgehalt. Ein ChatGPT-Abonnement, eine Standard-Firewall, ein vorkonfiguriertes SIEM: alles förderfähig im Digitalbonus-Kontext, aber kein Innovationsprojekt im Sinne der ambitionierten Förderrichtlinien.

Die Skizze muss zeigen, dass das Vorhaben über den Stand der Technik hinausgeht — nicht nur eine bekannte Lösung implementiert. Innovation muss klares technisches Risiko beinhalten.

Wer „KI-Sicherheits-Lösung XY einführen" beantragt, scheitert. Wer „eigene Anomalie-Erkennung im SIEM-Kontext entwickeln, die ein neues Klassifikationsverfahren auf NIS-2-relevante Logs anwendet" beantragt, ist im Spiel. Der Unterschied ist nicht semantisch — er ist rechtlich-technisch.

Was im Süden und Westen läuft

Wer nicht in den drei Hotspots sitzt, hat trotzdem starke Karten: Bayern fährt zwei Varianten (Standard + Plus, bis 50.000 €), Baden-Württemberg setzt auf ZIM/BAFA/L-Bank statt klassischem Digitalbonus, NRW nutzt MID, Niedersachsen den Digitalbonus, Rheinland-Pfalz das InnoTop-Programm, das Saarland DigitalInvest, Hamburg den Digital-Check und Bremen den Digitaler-Mittelstand-Topf.

⚠ Zwei Sonderfälle: In Mecklenburg-Vorpommern endet das aktuelle Digitalisierungsprogramm Mitte 2026 — wer hier antragen will, sollte sich beeilen. In Sachsen gibt es einen Bearbeitungsstau bei der SAB, der die Auszahlung deutlich verzögert.

Was du jetzt tun solltest

Drei Schritte für das zweite Halbjahr 2026:

1. Standort prüfen. Jede Bundesland-Seite im Förderkompass zeigt Programm, Träger, Quote und Beispielrechnungen auf einen Blick.
2. BAFA-Beratung ziehen, bevor du etwas Großes beantragst — 50 bis 80 % Zuschuss auf die strategische Vorklärung.
3. Keine verbindliche Bestellung vor dem Bescheid. Ein einziger vorzeitiger Auftrag killt jeden Antrag.

Welches Bundesland passt zu deinem Vorhaben? Der Förderkompass auf einen Blick hat eine klickbare Bundesländer-Karte und die Detail-Pages aller 16 Programme — Stand Mai 2026.

---

Quelle: FL Pro Foerderkompass 2026 – KI & IT-Sicherheit in allen 16 Bundeslaendern